数据编织实践指南：Aloudata 提出业界首个数据编织价值评估框架

2024 年 11 月 27 日，国内 Data Fabric 架构理念实践者与引领者 Aloudata 大应 科技 联合 DataFUN 成功举办了“数据编织价值评估研讨会”，重磅发布了《数据编织价值评估指南》白皮书，提出业界首个数据编织价值评估框架。该白皮书不仅深度解析了数据编织（Data Fabric）的价值主张、实现机制，更结合应用场景提供了切实可行的落地路径，给出详尽的价值评估方法与量化指标，为企业应用数据编织，实现更加敏捷、高效的数据交付与管理提供了极具操作性的实践指南。

Aloudata 创始人&CEO 周卫林、Aloudata 技术副总裁余俊、康明斯中国区首席架构师徐志蔚、西卡中国 BI 和数据负责人袁莺一同亮相出席。

现如今，在企业内部，业务存在大量且多变的分析需求，要求能够更加便捷、灵活、自主地实现“看数、用数”，而传统的分布式数据湖仓、数据中台工程体系过度依赖专业的 ETL 团队及相关工具，使用门槛高、不灵活，且需要先 投资 或持续投资建设大规模计算引擎等基础设施，回报周期长，给企业数据管理造成极大成本。因此，从“技术的业务匹配度、技术的组织就绪度、技术的ROI”三大评估要素来看，企业迫切需要一种更加敏捷灵活的数据管理架构。

数据编织（Data Fabric）作为一种创新的数据管理架构理念，自 2019 年起 Gartner 便在其数据技术趋势报告中多次提及，并在 2024 年的数据管理技术成熟度曲线中显著提升了其成熟度，预测在未来 2-5 年内将实现广泛应用。余俊表示：“不同于 ETL 人工进行数据管理，数据编织利用数据虚拟化技术，无需复制数据，逻辑化实现多源异构数据的集成整合，能够将正确的数据，在正确的时间，给到正确的人，成功地解决了企业用数的效率、成本、组织、合规等各个方面的问题。”

然而，在众多企业积极探索数据编织（Data Fabric）的应用场景和落地路径过程中，却苦于缺乏清晰可参考的实践方法论与价值评估框架。

为此，Aloudata 基于“NoETL”创新理念，以及自主研发的国内首个逻辑数据编织平台——Aloudata AIR 及其在 金融 、制造等行业的落地实践，重磅推出了《数据编织价值评估指南》白皮书，并提出了业界首个数据编织价值评估框架。具体来看，该框架紧紧围绕“让业务及时用上好数据”的出发点，包含了“提升数据交付效率”、“降低数据膨胀系数”、“减少数据管理成本”三个评估维度，并提供了“当天需求满足率”和“当天数据动销率”两个关键指标，以帮助业务进行量化评估。

提升数据交付效率：能否端到端地提升数据集成、整合到服务的交付效率，把数据需求的响应周期从周提升到天，10 倍提升数据交付效率。

降低数据膨胀系数：能否从机制设计上系统化地减少数据拷贝，节省存算资源，提升存算的有效性和 经济 性，至少节省 30% 的存算成本。

减少数据管理成本：能否简化系统技术概念，降低数据平台上手门槛和减少运维成本，提升数据管理的自动化水平和逐步增强数据平台的“智驾”能力，至少节省 70% 的数据管理成本。

白皮书还指出，与传统的数据中台相比，数据编织（Data Fabric）最大的突破在于数据虚拟化技术，无需物理搬运数据即可实现数据的统一访问与管理。其中，Aloudata 数据虚拟化技术的核心机制，包括智能查询下推、智能数据投影等关键技术。这些核心机制共同构成了数据编织的强大技术支撑，在逻辑集成的基础上帮助企业实现高效、灵活的数据管理，也能够显著降低数据开发、任务运维和存算成本。与业界相对成熟的数据虚拟化方案多侧重在数据集成与查询场景不同，Aloudata AIR 将 NoETL 作为数据虚拟化技术的核心能力，强调其在数据集成、加工与服务全流程中的价值：无需事前搬运数据、无需事中运维 ETL 任务、无需事后计存治理，帮助企业实现“零搬运、免运维、自治理”。

此外，白皮书还介绍了首创证券、某头部车企、某跨国企业采用 Aloudata AIR 落地数据编织的实际案例，阐述了数据编织在敏捷数据分析、全域数据逻辑整合，以及跨境数据合规查询场景下的实践路径和业务价值。通过这些案例，结合数据编织价值评估框架，企业可以清晰地了解数据编织在提升数据响应速度、降低存算成本和管理成本方面的实际效果。

正如 Aloudata 创始人&CEO 周卫林所说：“我们希望能够将数据编织这样一个前沿的架构理念，变成一个更成熟的产品和方案，引导和推动数据编织在更多行业、更多场景的落地，为企业的数据管理变革和数智化业务创新提供有力支撑。”

康明斯中国区首席架构师徐志蔚对此则表示：“数据编织能够赋能自服务场景，因为最懂数据的还是业务自己，无需依赖 ETL 开发，将数据分析的能力给到业务，及时得到数据价值。”西卡中国 BI 和数据负责人袁莺表示赞同，她认为，前端的业务需求变化很快，运用传统的数据管理方式，整体响应速度将大打折扣，而引入数据编织，整个数据整合链路将大幅缩短，能够快速且灵活响应前端数据应用需求，也能提供即时数据服务，实现数据的民主化。